• 제목/요약/키워드: Compound Split

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GBSSI 유전자 3'UTR 영역의 발현 억제 dsRNAi 벡터를 이용한 아밀로스함량 조절 벼 개발 (Variation of Amylose Content Using dsRNAi Vector by Targeting 3'-UTR Region of GBSSI Gene in Rice)

  • 박향미;최만수;천아름;이정희;김명기;김연규;신동범;이장용;김율호
    • 한국육종학회지
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    • 제42권5호
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    • pp.515-524
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    • 2010
  • 본 연구에서는 RNAi 기작을 이용하여 식미에 중요한 영향을 미치는 아밀로스 함량을 다양화하기 위해 GBSSI 유전자의 3'-UTR 부위를 targeting하여 dsRNA를 생성시킬 수 있는 운반체를 제작하고, 벼에 형질전환 하였다. 작성된 형질전환체들을 대상으로 $I_2$-KI 용액 반응과 아밀로스 함량을 분석한 결과, $I_2$-KI 용액에 대한 반응은 waxy 타입으로 나타났으나 아밀로스 함량은 찰벼와 저아밀로스 벼 사이에 해당되는 범위를 보였다. 원품종과 형질전환체 간의 아밀로펙틴 사슬 분포의 차이를 비교한 결과, 단쇄에 해당되는 A1과 B1 사슬의 분포는 감소한 반면, 중쇄에 해당되는 B2와 장쇄인 B3 사슬의 분포는 다소 증가하였으며, B3 사슬의 분포비율은 사용된 품종에 따라 약간의 차이를 보였다. 배유 단면의 전자현미경적 구조를 비교한 결과, 원품종에 비해 형질전환체의 전분립 크기가 작아지고 쪼개짐의 형태가 완만한 굴곡을 보였다. 이러한 결과를 바탕으로, RNAi 기술을 이용하여 다양한 아밀로스 함량이 조절된 형질전환 벼를 개발하기 위해서는 targeting 부위를 결정하는 것이 하나의 중요한 전략이 될 수 있음을 확인하였다.

난지형 및 한지형 지피식물의 엽색변화에 관한 연구 II. 엽색특성 및 엽수명연장 (A Study on the Seasonal Color Characteristics of Warm- and Cool-Season Grasses II. Color Characteristics and Life-span of Leaves in Turfgrasses and Cover Plants+)

  • 심재성;민병훈;서병기
    • 아시안잔디학회지
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    • 제9권4호
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    • pp.293-316
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    • 1995
  • Nitrogen fertilization and cutting practice were studied on turfgrasses and cover plants to investigate the possibility of maintaining green color during the growing season. Research also involved the effect of the nitrogen on a few morphological characteristics of leaf performance elements which might give an information to coloration and life-span of turf leaves. Treatments in the first experiment undertaken on pot included one N level: 350kgN /ha applied as compound fertilizer in split applications of one-half in mid-May and the rest both in late June and August, and four spring-summer cuts: late May, late June, late July and late August. The soil filled in pot a moderately well-drained sandy loam. In the second experiment(field observation) leaf length and width, inflorescence and flowering, and color performance were also investigated. With nitrogen fertilizer applied on turfs, desirable turf color was maintained during a period of poor coloration in specific seasons such as mid-summer for cool season grasses and late fall for warm season grasses comparing to the non-treatment. However, this was not stimulated by cutting treatment to nitrogen status existed. Cutting effect on coloration was more remarkable in both Korean lawngrass and Manilagrass than in cool season turfgrasses such as Italian rye-grass, perennial ryegrass and tall fescue. Especially down-slide of leaf color in cool season turfgrasses could he detected in mid-summer /early fall season ranging up to mid-September. In early November as well as mid-September, Italian ryegrass, perennial ryegrass and tall fes-cue retained a high level of green color as followed by nitrogen application and cutting treatment, and little detectable variation of leaf color notation between cool season turfgrasses was obtained. However, Korean la'vngrass and Manilagrass failed to retain the green color until early November. Color notations in cool season turfgrasses investigated early November on the final date of the experiment ranged from 5 GY 3/1 to 4/8 in 'Ramultra' Italian ryegrass, 'Reveile' perennial ryegrass and 'Arid' tall fescue, but those in Zoysiagrasses were 7.5 YR 4/8 in Korean lawngrass and 2.5 y 5 /6 in Manilagrass. Life-span of leaves was shorter in Italian ryegrass, perennial ryegrass and tall fescue than in beth Korean lawngrass and Manilagrass with and without nitrogen application. In general, leaves appeared in early May had a long life-span than those appeared in late April or mid-June. Nitrogen application significantly prolonged the green color retaining period in perennial ryegrass, Italian ryegrass, Korean lawngrass and Manilagrass, and this was contrasted with the fact that there was no prolonged life-span of leaves emerging in early May and mid-June in tall fescue. SPAD reading values in 48 turfs and cover plants investigated in the field trial were increasing until late June and again decreasing till September. Increasing trends of reading value could be observed in the middle of October in most of grasses. On the other hand, clovers and reed canarygrasses did not restore their color values even in October. Color differences between inter-varieties, and inter-species occurred during the growing season under the field condition implicated that selection of species and /or cultivars for mixture should be taken into consideration. In Munsell color notation investigated in the final date in the middle of November, 32 cultivars belonged under the category of 5 GY and 10 cultivars under the category of 7.5 GY. This was implying that most of cool season turfs and cover plants grown in the center zone of Korean Peninsula which are able to utilize for landscape use can bear their reasonable green color by early or mid-November when properly managed. The applicable possibilities of SPAD readings and Munsell color notation to determine the color status of turfgrasses and cover plants used in this study were discussed.

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투자자별 거래정보와 머신러닝을 활용한 투자전략의 성과 (Performance of Investment Strategy using Investor-specific Transaction Information and Machine Learning)

  • 김경목;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.65-82
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    • 2021
  • 주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.